PoYo 官方 Agent Skill开源 · 可验证

让 AI Agent 选对模型,并可靠完成任务。

poyo-ai-models 是给 Codex、Claude Code、Cursor 等编码 Agent 阅读的一套操作说明。它会先查询当前模型、输入要求和价格,再通过 PoYo MCP 或 CLI 执行并跟踪结果。

$npx skills add PoyoAPI/poyo-devtools --skill poyo-ai-models

本页适合使用编码 Agent 的用户。只想生成图片、视频或音频? 前往 PoYo 创作平台

四步完成基础接入

选择编码 Agent 和安装范围,配置 API Key,再运行一个不会产生费用的只读验证。

1

确认环境并选择客户端

  • 支持 Agent Skills 的编码客户端
  • Node.js 18 或更高版本用于安装 Skill
  • 使用 PoYo CLI 执行时需要 Node.js 20 或更高版本

你使用哪个 Agent 客户端?

2

安装官方 Skill

项目级安装便于与团队共享,全局安装可供所有项目使用。选择客户端后页面会生成确定性命令。

选择安装范围

请先在上一步选择 Agent 客户端

预期结果:终端显示 poyo-ai-models 已安装并关联到所选客户端。安装后请重载或重新打开客户端。

3

配置 PoYo API Key

使用环境变量或客户端的 Secret 管理能力,不要把 Key 写进 Prompt 或仓库。

打开账户控制台创建 API Key

选择当前终端

$export POYO_API_KEY="your_api_key"

这些命令只对当前终端会话生效。长期使用时,请把 Key 放入客户端的 Secret、系统凭据或安全的环境配置中,不要写进 Prompt 或仓库。

4

确认 Skill 已加载

先运行只读检查,不提交付费任务。Agent 应说明已加载的 Skill、执行路径以及查询到的模型与价格。

请确认 poyo-ai-models Skill 是否已加载,并说明你会通过 PoYo hosted MCP 还是 PoYo CLI 执行。只查询当前可用的图像模型、输入要求和公开价格,不要提交任何付费任务。

你应该看到这些结果

  • Agent 明确确认 poyo-ai-models 已加载
  • Agent 说明将使用 hosted MCP 或 PoYo CLI
  • Agent 返回模型、输入要求和价格,但没有提交付费任务

这些任务可以直接交给 Agent

每个示例都要求 Agent 先比较当前能力与价格,再按真实 Schema 提交任务。

Agent 请求 / video

把商品图变成短视频

把这张商品图生成 5 秒电商展示视频,镜头缓慢推进,主体不变形。先比较图生视频模型和价格,再选择合适方案执行。
发现图生视频模型 → 读取时长限制 → 执行 → 轮询 task_id

Skill 完成的四件事

把模型发现、事实核对、执行路径和任务恢复放进同一套可复用流程。

发现可用模型

按任务意图搜索当前目录,不凭记忆编造模型 ID。

目录搜索

读取参数与价格

执行前读取实时 Schema、必填字段和公开价格。

Schema + 价格

选择执行路径

Agent 交互使用 MCP;脚本化与 CI 任务使用 PoYo CLI。

MCP / CLI

恢复长任务

保存 task_id,轮询时识别等待、完成和失败状态。

检查任务

一次提交,持续跟踪到结果

Skill 会先核对实时目录与 Schema,再选择 MCP 或 CLI。遇到长任务时保留 task_id,继续查询而不是重复提交。

超时或连接中断不代表任务失败。先确认是否已经创建 task_id,再决定是否恢复查询。

agent / poyo-ai-modelsready
01搜索模型从实时 Capability Catalog 找出候选能力。
02读取事实核对 Schema、限制、公开价格和账户状态。
03选择路径根据交互或自动化场景选择 MCP 或 CLI。
04安全执行提交有效参数,并在需要时带上幂等信息。
05继续长任务保存 task_id,按合理间隔恢复状态检查。
06整理结果报告模型、状态、费用信息和最终输出。

不把等待说成完成

pending、running、succeeded 和 failed 必须被准确区分。

不盲目重复提交

先检查余额与状态,保留幂等信息和 task_id,减少重复扣费。

常见问题

安装之前最常见的问题,都用真实边界回答。

还有没有覆盖的问题? 联系 PoYo 支持

安装 PoYo Skill,运行第一个任务

创建 API Key,安装官方 Skill,然后直接描述目标。模型选择、参数检查和长任务恢复都交给一套可核验的流程。